Entre l’IA et une base de données d’occurrences en constante évolution, la menace des incendies de forêt pourrait diminuer

Actuellement, un incendie de forêt en mouvement rapide détruit une partie d’une ancienne ville de montagne appelée Jasper dans les Rocheuses canadiennes. Les dégâts à Jasper sont décrits comme “au-delà de la description et de la compréhension”, et 25 000 personnes ont déjà été contraintes de fuir.

D’immenses incendies de forêt ont détruit jusqu’à la moitié de la ville historique canadienne de Jasper. En même temps, des centaines de feux sont actifs dans les provinces voisines de la Colombie-Britannique, ainsi qu’en Californie et dans l’Utah.

Chaque année, des milliers de personnes subissent les conséquences des incendies de forêt, avec des villes qui sont incinérées par le feu. Aux États-Unis, au cours des cinq dernières années, 344 incendies de forêt importants ont tué 178 personnes. Pendant ce temps, depuis les années 80, le pays a connu en moyenne environ 70 000 incendies de forêt par an. Selon le National Interagency Fire Center (NIFC), un total de 2,7 millions d’incendies de forêt se sont produits depuis 1983.

Alors que le nombre d’incendies continue d’augmenter, le coût pour les combattre a également augmenté. Le gouvernement américain a dépensé près de 4,4 milliards de dollars pour lutter contre les incendies de forêt en 2021 seul. En moyenne, il en coûte environ 74 000 dollars pour éteindre chaque incendie de forêt. Mais ce n’est pas tout ; les primes d’assurance des propriétaires augmentent également.

Les incendies de forêt ont augmenté dans le monde entier, non seulement en fréquence, mais aussi en gravité et en durée. Le risque d’incendie de forêt est principalement lié à des conditions extrêmement sèches, telles que des vents violents, des sécheresses et des vagues de chaleur. Cela signifie un impact négatif croissant sur la santé humaine et animale.

Outre la destruction causée par l’incendie lui-même, la fumée des incendies de forêt contient des polluants de l’air nocifs tels que le NO2, l’ozone, les hydrocarbures aromatiques, le plomb ou les PM2,5, qui sont des particules d’un diamètre de 2,5 microns ou moins. Les PM2,5 sont si fins qu’ils peuvent pénétrer plus profondément dans nos voies respiratoires et provoquer des effets sur la santé.

Les PM2,5 provenant de la fumée des incendies de forêt sont en fait associés à des décès prématurés dans la population générale. Ils peuvent causer et aggraver des maladies des poumons, des reins, du cœur, de la peau, de l’intestin, des yeux, du nez et du foie. Il a également été démontré qu’ils entraînent une altération des fonctions cognitives et une perte de mémoire.

Non seulement les incendies de forêt polluent-ils l’air avec des polluants toxiques, mais ils affectent également le climat en libérant de grandes quantités de CO2 et d’autres gaz à effet de serre dans l’atmosphère. En recouvrant la Terre, les émissions de gaz à effet de serre piègent la chaleur du soleil et la rendent inhospitalière. Trop de gaz à effet de serre entraîne le changement climatique, qui à son tour entraîne des conditions plus sèches, contribuant ainsi à des saisons de feux plus longues. Cela crée ainsi une boucle de rétroaction.

Les incendies de forêt devenant de plus en plus extrêmes en termes d’intensité et de dégâts, ils peuvent perturber les infrastructures en termes de communications, de transport, d’alimentation électrique, de services de gaz et d’approvisionnement en eau. De plus, près des zones peuplées, ils ont un impact significatif sur les biens, le bétail, la mortalité humaine et l’environnement.

L’année dernière, une étude menée par des chercheurs de l’Université du Maryland a calculé que les incendies de forêt entraînent désormais 3 millions d’hectares supplémentaires de perte de couverture forestière par an par rapport à 2001. Avec 9,3 millions d’hectares de perte de couverture forestière dans le monde, 2021 est devenue l’une des pires années.

Il n’est pas vrai que les incendies ne fassent pas partie de la façon dont les forêts fonctionnent. En fait, les forêts boréales, qui couvrent de vastes étendues de terre à travers l’Europe du Nord, la Russie, l’Alaska et le Canada, sont adaptées aux incendies. Le feu crée une variété de paysages et élimine les anciennes forêts, donnant naissance à de nouvelles.

Cependant, la perte de couverture forestière due aux incendies, même dans ces régions, se produit à un rythme accéléré. Les forêts boréales étant parmi les principaux fournisseurs d’eau potable, abritant des populations d’animaux sauvages importantes et constituant un réservoir de carbone important, la tendance actuelle des incendies de forêt est préoccupante et doit être abordée.

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Utilisation de modèles d’IA en combinaison avec des images satellites

L’une des façons dont le problème des incendies de forêt est abordé est à travers l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). Cette nouvelle technologie n’est pas seulement utilisée pour les chatbots et les assistants virtuels, mais également pour aider l’environnement grâce à la télédétection avancée.

Récemment, l’IA a aidé les pompiers à répondre rapidement à un incendie de forêt dans une zone reculée de la région de la baie de San Francisco, en Californie. L’incendie de forêt a été arrêté avant qu’il ne se propage avec l’aide d’une caméra alimentée par l’IA, qui a détecté de la fumée et informé les équipes de pompiers avant que l’incendie ne puisse grandir et devenir difficile à contrôler.

Même les assureurs se tournent vers l’IA . La société Delos Insurance Solutions, basée à San Francisco, a vendu plus de 17 000 polices aux propriétaires, que d’autres sociétés ont rejetées. Cela a été rendu possible grâce aux modèles d’incendie de forêt de l’entreprise, pour lesquels Delos travaille avec des professeurs d’université pour obtenir des jeux de données propriétaires sur la modélisation des incendies de forêt, puis ajoute un algorithme d’IA pour incorporer plus de données. Selon la co-fondatrice Shanna McIntyre, Delos prend en compte plus de 200 variables couvrant la végétation, la topographie et la température.

Il y a clairement un intérêt croissant pour le développement de modèles de comportement d’incendie de forêt à haute résolution pour prédire la propagation des incendies.

Ceci est fait en conjonction avec des satellites pour détecter les emplacements des incendies. Alors que des satellites comme LANDSAT, VHRS et MODIS sont déjà utilisés pour surveiller la distribution et la perturbation de la végétation, prédire les incendies de forêt reste une tâche difficile. L’IA et l’apprentissage automatique peuvent aider à fournir un moyen fiable de prédire et de gérer les incendies de forêt.

Par exemple, l’IA peut être liée à des satellites d’imagerie qui analysent différents facteurs tels que l’émergence de la fumée, les incidents d’incendie et la perturbation de la végétation. En combinant toutes les données ensemble, les algorithmes d’IA peuvent aider à prédire les incendies de forêt grâce à un apprentissage continu. La technologie d’IA peut également permettre la gestion des extincteurs d’incendie et des véhicules de patrouille avec des caméras vidéo.

Il y a un an, une équipe de chercheurs de l’Université Aalto en Finlande a commencé à développer un modèle d’IA appelé FireCNN qui peut prédire la propagation des incendies de forêt. Le modèle est formé à partir d’images satellites et de données météorologiques enregistrées entre 2002 et 2019 pour identifier les zones à haut risque. FireCNN analyse 31 variables, notamment des facteurs tels que la végétation et la couverture du sol.

Cependant, il existe un manque d’algorithmes d’IA qui peuvent corrélater toutes les données disponibles et des méthodologies de modélisation réalistes qui répondent aux besoins de différents paysages à travers le monde.

Selon une nouvelle étude, un nouveau modèle peut prédire avec précision la propagation des incendies de forêt. Le modèle combine l’imagerie satellite et l’IA pour offrir un progrès majeur dans la gestion des incendies de forêt et la réponse d’urgence.

L’étude, financée par la NASA, l’Army Research Office et le programme Viterbi CURVE, a été menée par des chercheurs de l’USC et publiée dans Earth System Science Data .

Dans le cadre de ce nouveau modèle, les données satellites sont utilisées pour suivre la progression des incendies de forêt en temps réel. Ces informations sont intégrées dans un algorithme informatique sophistiqué qui peut prédire avec précision le chemin probable de l’incendie ainsi que son intensité et son taux de croissance.

“Ce modèle représente un pas important vers notre capacité à lutter contre les incendies de forêt. En offrant des données plus précises et plus précoces, notre outil renforce les efforts des pompiers et des équipes d’évacuation qui luttent contre les incendies de forêt sur le terrain.

– Bryan Shaddy, auteur correspondant de l’étude et étudiant doctoral à l’USC Viterbi School of Engineering

L’étude a commencé par la collecte de données historiques à partir d’images satellites à haute résolution. Ensuite, à travers l’analyse du comportement des incendies de forêt passés, les chercheurs ont suivi la façon dont l’incendie a commencé, s’est propagé, et a finalement été maîtrisé.

Cette étude minutieuse a révélé des modèles qui sont influencés par des facteurs tels que le terrain, la météo et le combustible, comme les arbres et les buissons.

Les chercheurs ont ensuite formé un modèle d’IA pour simuler comment ces facteurs impactent l’évolution des incendies de forêt au fil du temps. Le modèle a ensuite été formé pour reconnaître des modèles dans les images satellites correspondant à la propagation de l’incendie de forêt dans leur modèle.

Le modèle est appelé un réseau génératif adversatif conditionnel Wasserstein ou cWGAN, qui a déjà été testé sur quatre incendies de forêt réels en Californie sur deux ans, entre 2020 et 2022, pour voir à quel point il est efficace pour prédire la propagation de l’incendie. Formé avec des simulations WRF-SFIRE, cWGAN est utilisé pour déterminer l’heure d’arrivée de l’incendie à partir de données de feux actifs satellites.

Les résultats de cWGAN ont été impressionnants. Formé sur des données simples dans des conditions idéales, telles que des vents unidirectionnels et un terrain plat, le modèle s’est bien comporté dans des incendies de forêt réels en Californie.

Le succès du modèle est attribué à l’utilisation du modèle d’IA avec l’imagerie satellite, qui a fourni des données réelles d’incendie de forêt au lieu de les générer seul.

Cela n’a pas été facile, cependant. L’auteur de l’étude, Assad Oberai, professeur d’aérospatiale et de génie mécanique à l’USC Viterbi, a déclaré que la modélisation des incendies de forêt était l’un des défis les plus importants en raison de leurs “processus intriqués”.

Non seulement le combustible, tel que les arbres et les buissons, s’enflamme, entraînant des réactions chimiques complexes, produisant de la chaleur et des courants de vent, mais même la météo et la topographie influencent le comportement de l’incendie. Assad a déclaré :

“Ce sont des processus très complexes, chaotiques et non linéaires. Pour les modéliser avec précision, vous devez prendre en compte tous ces facteurs différents. Vous avez besoin d’un calcul avancé.”

Données améliorées pour les modèles d’IA

En plus des progrès de la technologie d’IA, les données pour former ces modèles sont également améliorées en couvrant des centaines de facteurs supplémentaires qui impactent l’allumage et la propagation des incendies. Cela aidera les gestionnaires de la faune et les scientifiques à faire des prédictions plus précises sur l’endroit et le moment où les incendies de forêt peuvent survenir.

Récemment, la base de données d’occurrences d’incendies de forêt du Fire Program Analysis (FPA FOD), qui est la source de données la plus complète sur les allumages d’incendies de forêt géoréférencés aux États-Unis, a été considérablement améliorée. Tout d’abord développée en 2013 par le Service des forêts des États-Unis, le modèle a été mis à jour cinq fois. Il regroupe les rapports d’incendie de forêt de niveau local, étatique et fédéral avec des responsabilités de protection et de déclaration d’incendie.

Le modèle comprend des informations de base telles que l’emplacement de l’allumage, la date de découverte et la taille de l’incendie de forêt final. La base de données révisée, cependant, couvrira également des facteurs sociaux et environnementaux. Selon Erica Fleishman, professeur à l’Université d’État de l’Oregon :

“Il y a un intérêt considérable pour savoir ce qui permet les allumages d’incendies de forêt et ce qui peut être fait pour les prévenir. Cette base de données augmente la capacité d’accéder à des informations pertinentes et de contribuer à la prévention et à la préparation aux incendies de forêt.”

Cette base de données améliorée ne aidera pas seulement les pompiers et les gestionnaires sur le terrain à lutter contre les incendies, mais elle pourrait également aider à évaluer le risque de coupure de courant à court terme. Les sociétés de services publics peuvent prendre des décisions plus éclairées concernant la mise en œuvre d’une coupure de courant pour des raisons de sécurité publique. De plus, les agences de gestion des terres peuvent décider s’il faut restreindre l’accès aux terres publiques pendant certaines périodes de l’année.

Selon Fleishman, de nombreuses politiques sont guidées par les émotions plutôt que par un large corpus de preuves. La base de données présente “un moyen d’augmenter les preuves objectives à considérer lors de la prise de décisions”, a-t-elle déclaré.

Publiée dans la revue Earth System Science Data, la recherche décrivant la base de données a été soutenue par le Joint Fire Science Program. Il a décrit les attributs biologiques, sociaux et physiques pour améliorer la compréhension des incendies de forêt ainsi que la prédiction.

Au total, l’équipe de recherche, qui comprenait Fleishman, qui dirige l’Oregon Climate Change Research Institute, et a été dirigée par Mojtaba Sadegh et Yavar Pourmohamad, professeur associé et étudiant doctoral, respectivement, à l’Université d’État de Boise, a ajouté près de 270 attributs supplémentaires. Maintenant, la base de données comprend des informations sur 2,3 millions d’incendies de forêt aux États-Unis de 1992 à 2020.

Dans la base de données révisée, chaque incendie de forêt a maintenant des attributs physiques tels que la météo, le climat, la topographie et les infrastructures ; des attributs biologiques comme l’indice de végétation et la couverture du sol ; des attributs administratifs couvrant le niveau de préparation national et régional et la juridiction ; et des attributs sociaux, notamment l’indice de vulnérabilité sociale et la densité de population.

La sixième version de la FPA FOD a été encore augmentée avec des statistiques résumées dans un tampon temporel et spatial autour du point d’allumage et des indices de végétation obtenus mensuellement à partir de satellites pendant l’année précédant l’allumage. “Ce riche ensemble de données tabulaires peut être utilisé dans une variété d’applications d’exploration de données ou d’hypothèses”, a déclaré l’étude.

Une telle base de données massive aidera à fournir une compréhension beaucoup plus approfondie de l’impact individuel et combiné de ces attributs sur les allumages et la taille des incendies de forêt, a déclaré Pourmohamad, ajoutant :

“Cela identifie également les effets inégaux des incendies de forêt sur les populations humaines et les écosystèmes distincts, ce qui peut, à son tour, éclairer les efforts pour réduire les inégalités.”

La base de données peut également être intégrée dans des modèles d’IA et d’apprentissage automatique qui expliquent les facteurs qui ont conduit aux incendies de forêt passés, la probabilité d’incendies de forêt futurs et les effets des incendies de forêt futurs. Elle a déclaré :

“C’est incroyable ce que vous pouvez déduire lorsque vous avez la capacité de calcul et autant d’informations. Vous pouvez poser beaucoup de questions qui éclairent différentes actions dans différents endroits et comprendre ce qui est associé aux allumages et aux effets des incendies de forêt.”

Pensées finales

Les terres sauvages, telles que les forêts ou les prairies, sont essentielles à la prospérité humaine. Après tout, elles atténuent le changement climatique en stockant du carbone, en préservant l’habitat de la faune et en améliorant la résilience du paysage. Ces terres sauvages ont toujours été sujettes aux incendies de forêt, mais au cours des dernières décennies, ils ont augmenté à tel point que les incendies de forêt sont devenus une menace.

Ces incendies de forêt massifs et non planifiés ravagent les terres partout dans le monde, nécessitant une meilleure compréhension, évaluation et analyse des incendies de forêt passés, de leur prévention et de leurs stratégies d’atténuation réussies pour ne pas seulement prévenir les incendies de forêt, mais également améliorer la planification, la réponse, l’adaptation, l’atténuation rentable et la limitation des impacts négatifs.

Comme nous l’avons noté ci-dessus, les autorités améliorent constamment les bases de données, qui peuvent ensuite être intégrées dans des modèles d’IA pour expliquer les probabilités d’incendie et leurs effets futurs. Ces modèles d’IA éprouvés peuvent alors être utilisés en conjonction avec des images satellites pour prédire et prévenir avec précision les incendies de forêt futurs. De cette façon, nous pouvons protéger nos terres sauvages, préserver la biodiversité et enrichir la vie pour les générations futures.

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